我有一个多标签的分类问题--数以百万计的记录可能包含多个标签。我在网上遇到了与缺乏研究/例子有关的问题，并且无法创建一个强有力的模型。是否建议不要建立多类分类模型，并将任何预测概率超过0的标签视为潜在的标签？即使使用问题转换，如二进制相关性和分类器链，准确率也非常低(~12%)，而不是使用朴素贝叶斯和获得57%的准确率。
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
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我正试图将新闻文章分类为它们所需的类别。然而，我对上述术语(多标签和多标签-多类)感到困惑。我的数据集由2个csv文件组成。第一个文件包含新闻文章的内容。同一对应行号中的第二个文件由与其关联的标签组成。下面是第二个文件(即标签文件)中的示例条目：
📷
因此，对于第1行，第一个csv文件包含了标题为体育和足球的新闻文章。同样，对于第2行，第一csv中的文章有运动和媒体的标签。我的问题是，这是数据集多标签还是多标签多类？他们之间有什么区别？
浏览 0提问于2019-06-11得票数 2
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用单个分类器将多标签问题建模为多类问题的缺点是什么？
让我澄清我的意思。
至少有两种方法可以将一个多标签问题转化为一个单分类器的多类问题(假设我们的问题上有N个标签)：
1)
为标签的powerset的每个元素创建一个类。
因此，每个标签组合的每个元素。
在这种情况下，输出向量将具有2^N长度。
2)
有一个N长度的输出向量(向量的每个元素都是一个标签)，但是这个问题将被视为一个分类器的多类问题。
在本例中，假设输出概率大于0.2的类将被视为此实例/观察的类/标签。
显然，所有类的输出概率之和应为1。
在每一种情况下，将多标签问题转化为多类问题意味着什么？
浏览 0提问于2019-07-22得票数 3
我用滑雪随机福雷斯特来训练我的模型。使用模型的相同输入特性，我尝试首先使用label_binarize传递目标标签，以创建目标标签的一个热编码，然后尝试使用label_encoder对目标标签进行编码。在这两种情况下，我得到了不同的准确性分数。有什么特别的原因导致这种情况发生，因为我只是使用另一种方法来编码标签，而不更改任何输入特性。
浏览 0提问于2020-05-17得票数 2
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多标签学习的术语有:多标签学习和多标签分类.我想知道这些术语之间的区别是什么，以及何时使用其中一个而另一个？
浏览 0提问于2015-07-23得票数 -1
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我在为多标签分类收集训练数据。输入到该项目的一些数据将没有足够的信息将其分配给其中一个标签。如果我用不属于标签的数据来训练模型，它会避免给不清楚的新数据贴标签吗？我是否需要用一个“不清楚”的标签来训练它，还是应该让这类数据不加标签？
我似乎在spaCy文档中找不到这个问题的答案。
浏览 12提问于2022-11-17得票数 1
我已经训练了一个具有3个标签的模型，但是当我将它用于预测阶段时，我上传了一个不属于这3个标签的图像，它仍然检测到图像是3个标签中的一个。如何使其返回输入图像不是全部3个标签的结果。如果用第四个标签'other‘重新训练一个模型，我不知道如何为该标签准备数据集。有谁有什么建议吗？谢谢你的阅读，很抱歉我的英文不好
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
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在使用了keras之后，通过实现一些示例并寻找教程，我有些困惑，我应该在我的项目中使用哪个交叉熵函数。在我的例子中，我希望用LSTM模型预测在线评论的多个标签，比如(正、负和中性)。这些标签被转换成一个热点向量，在keras中使用to_categorical方法，这也在keras中有记录：
(...)当使用categorical_crossentropy丢失时，您的目标应该是绝对格式的(例如，如果您有10个类，则每个样本的目标应该是一个10维向量，即在对应于示例类的索引处1的所有零期望)。
单热数组如下所示：
array([[1., 0., 0.],
[1., 0., 0.
浏览 1提问于2018-05-24得票数 3
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阅读PyTorch文档
其中c是多标签二进制分类的类号(c >1，单标签二进制分类为c=1)，nn是批处理中的样本数，p_cp c是类cc的肯定答案的权重。
什么是多标签二进制分类？二进制假设只有两个标签
浏览 1提问于2020-03-19得票数 3
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vowpal wabbit中的多类任务是否允许获取功能集的可能类的列表。也就是说，不是只获得特征集的预测标签，而是需要为该特征集返回按概率排序的标签列表。这在vowpal wabbit中是可能的吗？
浏览 1提问于2015-09-28得票数 0
从来看，DecisionTreeClassifier似乎支持多类特性。
DecisionTreeClassifier能够同时进行二进制(标签为-1，1)分类和多类分类(标签为0、.、K-1)。
但是，似乎每个节点中的决策规则都是基于“更大的”。
我试图构建具有枚举特征的树(每个特性的绝对值没有任何意义-只是相等\不相等)
这在科学学习决策树中得到支持吗？
我目前的解决方案是将每个特性分离成一组二进制特性，用于每个可能的值--但我正在寻找一个更干净、更有效的解决方案。
浏览 7提问于2013-09-11得票数 7
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虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。
编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的。
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
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我正在研究多标签问题，即输出可以预测一个或多个标签作为输出，因此培训数据也有多个标签。
不知何故，我无法描绘出这样的ML模型训练。请提供以下问题的答案：
对于这类问题，损失是如何计算的？
ML模型是如何预测的？
我找到了一个旧线程多标签旧查询，但我还是无法理解解决方案。
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
如果我们有一个多标签分类问题，那么对每个目标分别进行模型训练是真的吗？例如，如果我们有一个2标签( y1，y2)分类，一旦我们用y1训练一个模型，同时用y2训练另一个模型。
浏览 0提问于2021-06-04得票数 0
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JPA多对多副本
、、、、
我有表格标签，博客和BlogTags。通过使用多对多，我希望一个博客有很多标签(作为带有id，name的对象)。 在前端，当我添加标签时，它们是用name和id创建的，所以当我保存博客时，每次都会创建新的标签，因为它会自动增加标签，如果标签已经存在，我想要的是标签与博客合并。这个想法是这样的，我可以点击任何给予标签，并获得所有与之相关的博客。 所以发送到后端的对象是： {id: null,
name: 'name'
,.....
tags: [{id: null, name: 'name},{id: null, name: 'name}]} 任何帮助都是非常感
浏览 20提问于2020-07-15得票数 0
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一种多标签分类模型的评价
、、、、
我目前有一个多标签的分类问题，我正在使用keras构建一个神经网络，如下所示：
n_cols = dataset.shape[1]
print(n_cols)
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(n_cols,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(26, activation='sigmoid')) # Sigmoid for multi-label c
浏览 0提问于2020-07-16得票数 0
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我目前正在寻找一种用于MATLAB的多标签AdaBoost实现，或者一种在多标签情况下有效使用双标签实现的技术。在这件事上的任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2010-08-08得票数 8
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我通过Bitbucket网站创建了一个标签
我想删除这个标签。通过开发分支签出通过SourceTree连接到我的存储库。当单击左侧面板上的“标记”或单击菜单中的“标记”按钮时，标签没有显示，标签模式窗口随即打开，没有需要删除的标记。
请告知(我还没有在我的电脑上安装git通过命令行访问)
浏览 13提问于2021-03-04得票数 3
我注意到了这和这的问题，但我的问题更多的是关于阶级不平衡。现在我有了1000个目标和一些输入样本(带有一些特征向量)。对于许多目标(当前的任务)，每个输入示例都可以有标签“1”，这意味着它们相互作用。标签'0‘意味着它们不交互(对于每个任务，这是一个二进制分类问题)。
不平衡数据
我目前的问题是:对于大多数目标，都有标记为1的<1%的样本(可能是1或2)。由于我必须拆分列车-val-测试和计算AUROC，实际上只有3个目标能够支持某些阈值下的分类(例如，在所有样本中都有超过5%的阳性标记)。
变换与非
变换
有人建议将此问题建模为多类问题，而不是多任务问题，这意味着我会将每个样本
浏览 0提问于2022-02-24得票数 1
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我运行了一个有机会找到支持向量机的超参数的程序，而不是像这里看到的那样首先决定内核，它运行了，但是当我用多类信息替换数据和标签时，它提交了一个错误，这是怎么发生的。
浏览 0提问于2017-01-19得票数 0
我正在开发一个使用jQueryMVC3的web应用程序。我有一个包含asp.net ui标签的主布局页面。
我正在使用knockout.js绑定工具。我的问题是从我的标签，我如何去相关的控制器返回视图。例如，我单击了tasks项目，因此在视图的容器中，它应该显示由tasks控制器呈现的tasks页面
任何帮助都是好的
谢谢
浏览 2提问于2012-03-11得票数 0
我正在寻找一个可以计算多标号分类的混淆矩阵的Python库。
FYI：
学习不会支持混淆矩阵的多个标签)
多类和多标签问题的区别是什么？
浏览 0提问于2015-12-11得票数 9
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我有一个被多人标记的tweet数据集。因此，这些列看起来像：
Tweet_ID、Coder_1_Classification、Coder_2_Classification等。
这个想法是建立一个基于标签的推特分类器。如何将这些数据输入到分类器中？我正在考虑采取多元化的回应，但有什么办法我可以使用所有的数据吗？
另外，也有部分报道，所以并不是每条推文都贴上标签。
浏览 0提问于2019-11-18得票数 1
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我有一个关于处理多标签分类问题的方法的问题。
在文献综述的基础上，我发现最常用的方法之一是问题转换方法.它将多标号问题转化为多个单标号问题，分类结果只是每个单标签分类器的简单结合，采用二进制相关的方法。
由于单个标签问题可以被描述为二进制分类(如果有两个标签)或多类分类问题(如果有多个标签，即labels>2)，目前的转换方法似乎都将多标签问题转化为多个二进制问题。但这将导致数据不平衡的问题，因为负类可能比正类有更多的文档。
因此，我的问题，为什么不转化为多类问题，然后应用直接多类分类算法，以避免数据不平衡问题。在这种情况下，对于一个测试文档，每个经过训练的单标签多类分类器将预测是否分配
浏览 5提问于2016-03-02得票数 1
我正在使用sklearn Random Forrest来训练我的模型。使用与模型相同的输入特性，我首先尝试使用label_binarize传递目标标签，以创建目标标签的热编码，然后尝试使用label_encoder对目标标签进行编码。在这两种情况下，我得到了不同的准确率分数。有没有发生这种情况的具体原因，因为我只是使用了一种不同的方法来编码标签，而不更改任何输入特征。
浏览 22提问于2020-05-18得票数 0
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多标签文本分类
、、、
我用卷积神经网络进行文本分类。我在我的项目中使用了健康文档(ICD-9-CM代码)，我使用了与相同的模型，但是我的数据有36个标签。我使用one_hot编码来编码我的标签。
这是我的问题，当我运行每个文档都有一个标签的数据时，我的代码的准确性是完美的，从0.8到1。如果我运行的数据有多个标签，那么准确性就会大大降低。
例如:文档只有一个标签为"782.0"：[0 0 1 0 ... 0]，
文档有多个标签为"782.0 V13.09 593.5"：[1 0 1 0 ... 1]。
有人能提出为什么会发生这种情况，以及如何改进吗？
浏览 2提问于2016-09-14得票数 1
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有人能发布一个多输出、多类RandomForest分类器和最近邻算法的基本示例吗？它们是现成支持的，但我不知道如何使用它们，因为这些文档对我来说太抽象了。
本质上，我要做什么才能访问分类器的多标签属性？我已经有了list()格式的list()标签，如下所示。我也改变了我的标签：
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()
YC = mlb.fit_transform(df['combined_atc'].astype(str))
数据集片段：
X1 X2
浏览 3提问于2017-05-22得票数 1
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假设我们有两个类：Software和Tag。软件可以与多个标签相关，每个标签可以与许多软件相关。所以，我们有很多种关系。
我们使用Hibernate和注释：
@Entity
class Software .. {
@ManyToMany
public List<Tag> tags = new LinkedList<Tag>();
...
}
@Entity
class Tag .. {
@ManyToMany(mappedBy = "tags")
List<Software> softwares =
浏览 1提问于2013-03-06得票数 1
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我有一个DataFrame，表示带300个标签的带注释的数据集。
DataFrame看起来如下(第一行只是解释列)：
binary Vector column for labeling, feature column
[0, 1, 1, 0, 0 , 0.... ], featureVec
[0, 0, 1, 0, 1 , 0.... ], featureVec
......
标签列，将每个标签的存在或不存在表示为特征向量的注释(我们在第二列中可以看到)。
如果我错了，请纠正我:我不能训练一个多类分类器，因为标签不是排他性的，所以我想在每个标签上训练一个二进制分类器。
因为我有300个标签，所
浏览 0提问于2015-11-04得票数 2
2回答
如何用多个类标签编码数据？
、、、、
我有一个多类的分类问题，比如A、B、C和D。我的数据有以下y标签：
y0 = [['A'], ['B'], ['A','D'], ['A'], ['A','C','D'], ['D'], ..., ['C'], ['A','B','C','D'] , ['B']]
我想在这些标签上训练一个随机森林分类器。首先我需要对标签进行编码。我第一次尝试LabelEnc
浏览 0提问于2020-07-09得票数 0
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我在做多类-多标签分类。也就是说，对于每个示例，我都有完全独立的N_labels标签，而每个标签可能有不同的N_classes值(相互排斥)。更具体地说，每个示例都是按N_labels-dimensional向量分类的，而每个向量组件可以从集合{0, 1, ..., N_classes}中分类。
例如，如果是N_labels = 5和N_classes = 3，那么每个示例都可以通过以下标记进行分类：
[2, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 2, 2, 1], [0, 0, 0, 0, 0]
此外，对于每个标签，我在不同的类之间存在很大的不平衡，即90%的训练集中的示例属于set 0。
浏览 1提问于2019-03-26得票数 1
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我使用的是AEM 6.1，需要根据可用的标签列表动态填充过滤器列表。标签是嵌套的，因此有一个region标签，然后是嵌套在其中的country标签，然后是嵌套在其国家/地区内的city标签。我需要检索区域及其所有子节点，我尝试使用ajax调用来返回它们，但它似乎只返回顶层节点，而没有返回任何子节点。似乎没有太多关于JS Use API与Tag Manager交互的信息。非常感谢任何能为我指明正确方向的信息或链接。
浏览 1提问于2016-07-01得票数 1
正如提到的，对于多标签分类，交叉熵不是一个合适的损失函数。我的问题是“这一事实是否也适用于softmax的交叉熵？”如果是，它如何与文档的匹配。
我应该提一下，我的问题的范围是cntk。
浏览 20提问于2017-01-17得票数 5
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在下面的示例中，i是一个变量。我们希望使div的背景色随着i值的变化而自动变化。如何在html中向class标签中添加变量？
.js
var i = 0;
经过一些处理后，i将被更改。
.html
<div class="bgcolor+i"></div>
.css
.bgcolor0{
backgorund: red
}
.bgcolor1{
background: green
}
...
浏览 5提问于2022-08-01得票数 -1
1回答
我试图对大量输出标签(1000)进行多类分类。
我用KNN建立了一个模型。accuracy = knn.score(X_test, y_test)给出的精度为0.5。
这是否意味着给定一个输入，该模型能够预测数据所属标签的50%的时间？如果是的话，我会直觉地说这是好的，因为随机选择标签的概率是0.1%。
浏览 0提问于2020-02-26得票数 1
1回答
我最初训练了一个图像的每个标签的多个单独的二进制分类器。然后，我意识到我可以为这个任务训练一个单一的多标签模型。为此，我使用了binary_cross_entropy损失，而不是categorical_cross_entropy，但除了更改损失函数之外，我没有做重大更改。然而，我发现多标签分类器仍然远远低于单个标签分类器。这是否很普遍，也是意料之中的？我错过了什么把戏吗？
谢谢!
浏览 0提问于2022-03-11得票数 1
2回答
在随机森林/ XG Boost分类器中，是否有给出每个标签顶部特征的函数？classifier.feature_importances_只提供分类器作为一个整体的顶级特性。
寻找一些类似的classifier.coef_，为支持向量机和朴素贝叶斯分类器提供标签特定的顶级特征在学习。
浏览 3提问于2019-01-21得票数 2
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在我的Django应用程序中，我有以下两个事件模型，可以为它们指定任意数量的标签。 class Tag(models.Model):
# ...
class Event(models.Model):
# ...
tags = models.ManyToManyField("Tag") 我也有一个页面，在那里用户应该能够选择一些标签，然后查看与该标签相关的所有事件。给定一个标签ID列表，我是否可以使用Django ORM来获取与至少一个给定标签相关联的(不同的)事件列表？ 如果不是，我还尝试使用以下原始SQL来实现这一点 event.objects.raw(&#
浏览 26提问于2019-02-20得票数 0
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1回答
我正在使用LIBLINEAR，我需要知道windows中的多标签预测是否可行。
我希望输出按以下方式生成
我训练了大约10个带有三个类标签1、2、3的文档，现在当我将测试文档提供给分类器时，如果文档属于标签1和2，那么它应该产生1,2或其他的东西，表明该文档属于1和2-两个类标签。
我想要一个窗口中的例子
谢谢
浏览 1提问于2014-07-10得票数 0
3回答
多标签文档分类
、、、
我有一个数据库，我在其中存储基于以下三个字段的数据: id，文本，{标签}。请注意，每个文本都已分配给多个标签\标记\类。我想构建一个模型(weka \ rapidminer \ mahout)，它将能够推荐\分类一堆标签\标签\类到给定的文本。
我听说过SVM和朴素贝叶斯分类器，但不确定它们是否支持多标签分类。任何引导我走向正确方向的东西都是非常受欢迎的！
浏览 3提问于2013-05-21得票数 7
我有一个有10个类的多类分类任务。因此，我使用sklearn的将单列标签转换为10列标签。我在试着适应训练数据。虽然我能够在中做到这一点，但在与进行匹配时，我得到了以下错误消息
ValueError: bad input shape (1203L, 10L)
我知道在这两个分类器中，y的允许形状是不同的：
GaussianNB：
y : array-like, shape (n_samples,)
RandomForest：
y : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]
问题是，这是为什么？这难道不是与相矛盾吗？有办
浏览 3提问于2016-11-13得票数 3
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3回答
这是什么机器学习问题？
、、、
我不知道这是什么样的机器学习：
培训集:由带有对象标签的句子组成，例如：
"This is a black chair. It is next to a large bed."
短语'This', 'black chair', 'it'用标签"chair"注释，短语'large bed'用标签'bed'注释。有18个可用的标签可以分配。
对于一个没有注释的句子，我想预测句子中每个短语的标签。
例如：
There is a study table in the corner of th
浏览 0提问于2021-02-19得票数 4
1回答
我试图使用这个来预测24个变量，但我得到了ValueError:标签二进制化不支持多输出目标数据。有什么帮助吗？
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 669)
params = {
'n_estimators': 10,
'max_depth': 8,
}
xgbc = xgb.XGBClassifier(**params)
浏览 1提问于2019-07-23得票数 0
我正在尝试使用Web组件技术(HTML模板、Shadow DOM、Custom Elements)扩展视频标签。我喜欢封装我的样式和DOM (编辑)。然而，由于我们不能将Shadow DOM附加到视频标签上，我不确定如何实现这个目标(或者仅仅使用Web组件技术是否可以实现这个目标)。
例如，我想将template (第14-230行)的所有内容都限定为main.js文件中的TimeStamp类(它扩展了视频标记)。
任何见解都是非常感谢的！
浏览 1提问于2019-04-16得票数 0
1回答
我希望以一种特定的方式对我的多类分类输出变量进行编码，以考虑到重要性。我想在带有乙状结肠目标的NN中使用这个。
我对此有几个问题：
我怎么能用这种方式对我的类进行编码？
这不会改变问题从多类到多标签分类，对吗？
这是我所依据的论文的。下面是一个数字，表示从正常NN到它们的地址的变化：
浏览 2提问于2021-03-02得票数 0
有6个类标签编码为0,1,2,3,4,5
在执行分类报告评分时，它输出的精度、宏avg、加权avg、.The微观平均分数在输出中缺失。我不知道为什么微观平均分数没有被打印出来。我该怎么做才能得到最低均分呢？
print(classification_report(y_test, best_preds,labels=[0,1,2,3,4,5]))
precision recall f1-score support
0 0.65 0.76 0.70 46
1 0.74 0
浏览 0提问于2019-10-09得票数 2
我正在尝试从这种页面()中过滤一些信息。我真的很想把end time标签过滤掉，但是如果我用cURL得到超文本标记语言，这个标签就不存在了。我确信有一个Javascript会在加载时写入这个值，但我找不到它。有人能帮我吗？
浏览 0提问于2011-04-05得票数 0
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1回答
我在MxNet (胶合子api)上使用多标签逻辑回归( )训练一个模型：我的自定义数据集有13个特征和一个形状标签,6。我的特征从原始值归一化为0,1我使用两个隐藏层的简单稠密神经网络。
我注意到，当我不对标签进行规范化(这些标签的离散值为1,2,3,4,5,6，并完全是我的选择，将分类值映射到这些数字)时，我的培训过程会慢慢收敛到一些极小值，例如：
Epoch: 0, ela: 8.8 sec, Loss: 1.118188, Train_acc 0.5589, Test_acc 0.5716
Epoch: 1, ela: 9.6 sec, Loss: 0.916276, Train_ac
浏览 1提问于2018-03-11得票数 0
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我读过一些关于IMDB练习w.r.t情绪分类的博客和论文，使用LSTM(有时与CNN一起)，但输出层只能包含一个带有乙状体的神经元，因为情绪可能是好的，也可能是坏的。但是，如果我需要使用同样的技术将30,000个句子分类成20个不同的标签，那么输出层应该是什么样的呢？如果我没有弄错的话，我的输出层应该有和我训练的标签数量相同的神经元数量(在这个例子中是20个)，每一个都有相同的乙状结肠。你能告诉我这是否有意义吗？
浏览 0提问于2017-03-28得票数 1
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